深水平台施工过程自然风险定量评估

在分析现有风险理论的基础上,结合海洋施工实际,提出了一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。根据目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性。     

DPSD在PT二次侧检测中的应用

随着电能计量准确性要求的不断提高,以及“注入信号法”在故障选线及电容电流测量中的广泛应用,PT二次侧信号的准确检测就显得尤为重要。在PT二次侧提取信号时,传统的检测方法检测精度不高,很难满足实际应用要求。因此,提出将数字相敏检波(DPSD)应用到PT二次侧的信号检测中,该方法的优点是不仅能检测信号幅值大小,同时能检测信号的相位。此外,DPSD检测精度较高,特别适用于低信噪比(SNR)的检测场合。设计DPSD检测算法,在MATLAB/SIMULINK环境下建立仿真模型,验证在PT二次侧检测低SNR信号的效果,检测结果证明DPSD有效地抑制了电网中谐波信号和强噪声,并能准确地将感兴趣信号提取出来。     

电除尘器应用中的几个问题及其对策

对南钢炼铁厂烧结系统的几台电除尘器的运行现状,提出了目前影响电除尘器稳定运行的问题,通过分析,提出改进措施,以期这些在使用中普遍存在的问题得到同类型除尘器用户的关注.     

红外法测定石油类的一些技巧及改进

针对红外分光光度法分析过程耗时、耗力、试剂用量大等问题,在保证分析质量的前提下对操作技术进行了一些改进。通过这些改进,对解决石油类测定过程中出现的一些问题,具有很好的应用价值。     

不锈钢板式热沉传热特性的实验与模拟研究

目的 研究流量、胀高及焊点排布方式对不锈钢板式热沉传热特性的影响。方法 搭建实验平台,加工出结构参数不同的板式热沉实验件,同时采用静力隐式算法建立相应的几何模型,通过实验与数值模拟相结合的方法,研究流量、胀高和焊点排布方式的变化对板式热沉热阻的影响规律,并分析热沉流道内部流场状态。结果 首先计算了6个工况下的热阻,发现实际换热量为540 W时,数值模拟与实验结果的最大相对误差不大于25%。然后分析了误差来源,最后得到了热沉全流道速度场与温度场的分布情况。结论 实验与模拟结果有较好的符合程度,证明了数值模拟方法的可靠性。在换热量相同时,板式热沉的热阻随流量与胀高的增大而减小,焊点为菱形排布的热沉传热性能相对更好。板式热沉内部的流场具有周期性,焊点使流体扰动增强,并形成射流和旋涡,起到了强化传热的效果。     

基于机器学习分类算法解析EIS数据的有机涂层性能评价方法

目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。     

基于SA-ELM的爆破震动速度预测

针对爆破震动速度与其影响因素之间的复杂非线性,结合模拟退火算法(SA)的全局寻优性,提出了一种新的SA-ELM算法.以矿山周边建筑物爆破震动实测数据作为训练样本,选取总药量、最大段药量、测点与爆破点距离、地面震动特性、建筑物震动特性等8个影响因素作为输入变量,建立了爆破震动速度预测的SA-ELM模型.模型训练值和预测值与实测值的均方误差(MSE)分别为0.20和3.26,平均相对误差控制在5％以内,显示出该模型具有良好的训练精度和泛化能力.对比传统ELM模型,SA-ELM模型不但提高了精度和泛化能力,而且降低了隐层节点数变化对训练结果的影响,提高了模型的稳定性.     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

论减少井下排矸量对煤炭清洁开采的意义

<正>煤炭是重要的能源和原料,但在煤炭的开采、加工过程中会排放出大量的污染和废弃物,如矸石、井下废气、粉尘、污水等,严重污染环境,而控制污染的措施之一就是清洁开采。采煤过程中排放的矸石,主要来源于井下岩石巷道掘进、半煤岩巷掘进、煤仓和溜煤眼的掘进以及采煤工作面的矸石(掺入煤炭中的顶、底板岩石或煤层夹矸中的岩石)。它与矿井开拓系统和采区巷道布置紧密相关。随着     

基于SPH方法与GPU并行计算的复杂阶梯流数值模拟

为了更有效地模拟和分析地铁站内复杂楼梯上洪水流动的动力学特征,采用光滑粒子流体动力学方法(SPH)并借助GPU并行计算技术对复杂形态(带1、2、3个休息平台的直行、直角转弯L型)阶梯上洪水流动特征和漫延过程进行数值建模和计算分析。基于SPH方法和GPU并行加速的复杂阶梯流模型的数值模拟结果表明:该模型不但可以计算获得更好的阶梯流流态,而且具有较高的计算效率;不同休息平台数、不同形态阶梯上洪水水流呈现差别较大的水流特征;该模型借助GPU并行加速,适合研究大尺度复杂楼梯上洪水漫延问题,可为分析和评估洪水水流对地铁站楼梯上被困人员疏散过程的影响提供有力的工具。